영국 데이터 사이언스 대학원 1학기 후기#1 (과제, 시험 유형/후기)

영국 데이터 사이언스 대학원 1학기 후기

정신없는 영국생활을 하다 보니 어느덧 1학기가 마감되었네요. 얼마 전 기말고사가 끝나서 이제 제가 경험한 영국 데이터 사이언스 대학원 시험 및 과제의 유형, 빈도, 전반적인 후기를 공유해보려 합니다. 영국 데이터 사이언스 혹은 AI 대학원을 준비하는 분들께 도움이 되길 바라며 정리해 보겠습니다.

 

영국 데이터 사이언스 대학원 과제는 얼마나 자주 줄까?

이건 정말 교수님마다 다릅니다. 하지만 저 같은 경우 과목당 주 1-2개의 과제가 나가서 1주에 과제 2개 정도는 계속 수행을 해야 했습니다. 어떤 교수님은 1.5장 분량의 과제를 매주 주기도 하고, 다른 교수님은 몰아서 전체 단원의 절반에 해당하는 큰 과제 1개를 한 달에 한 번꼴로 주시기도 했습니다.

 

요약하자면 케바케지만 작은 과제 주 1회 or 큰 과제 월 1회 정도입니다.

 

영국 데이터 사이언스 대학원 과제 📐

학교마다 차이가 있겠지만 과제는 크게 2가지로 나뉩니다. 이론에 대한 이해를  테스트하는 과제와 프로그래밍 기반의 과제인데요. 데이터사이언스(AI)의 특성상 이론(통계, 수학, 학문적 이론)에 대한 이해도 필수적이지만 이를 실제 적용하는 프로그래밍에 대한 숙련도 또한 중요하기 때문에 과제는 이 2가지를 모두 요구하는 편입니다.

 

1) 손으로 푸는 이론 기반의 과제

이론 기반은 주로 수학/통계를 활용해서 물어보는 편입니다. 중고등학교 때 문제집에서 문제를 풀었던 것처럼 이런 경우에는 어떻게 해야 할까? 답을 어떻게 추론할까?를 물어봅니다. 예시를 몇 개 들어 보자면,

 

[통계 과목]

주어진 PDF(Probability Density Function)을 기반으로 CDF(Cumulative Density Function)을 구하라.

 

[데이터 마이닝 과목]

주어진 graph 관계에서 dead end를 보이는 node는?

 

[머신러닝]

주어진 산점도 그래프를 보고 k-means clustering을 수행하라.

 

모든 내용은 교수님들이 강의해서 사용한 ppt자료들이나 추가적인 학습자료를 기반으로 나오는 편입니다. 과제나 학습 내용에 대해 모르는 건 교수님께 질문하면서 이론에 대한 이해를 넓혀야 했습니다.

 

2) 프로그래밍을 이용한 과제

메인 언어는 Python이고 과제를 통해 여러 파이썬 라이브러리를 사용합니다. 통계에서 그래프 분포를 보기 위해서 시각화 툴들 matplotlib 나 scipy를 사용하기도 하고, scikit-learn이나 NLP 관련 라이브러리를 사용한 머신러닝 모델 코드를 짜기도 합니다. 

 

어떤 교수님은 하나의 Colab notebook에 전체 모델 코드를 대략적으로 짜놓고 비어있는 부분에 알맞은 코드를 짜도록 하는 형태로 출제를 하셨습니다. 학생들의 창의력을 강조하시는 다른 교수님은 데이터셋을 주시고 '이 이미지 데이터셋에서 음식을 구분하는 코드를 짜봐'라는 과제를 주셨습니다.

 

영국 데이터 사이언스 대학원 시험 후기 🔨

시험은 4과목 (통계, 데이터마이닝, 머신러닝, NLP 자연어 처리) 과목을 쳤습니다. 과목마다 난이도가 달랐지만 전반적인 총평은 '시간 압박이 생각보다 크다'라는 점이었습니다. 문제 수는 일반적으로 7-8문제인데 그 및에 작은 문제들이 5개씩 정도 있어서 30-40문제를 풀어야 했습니다. 시험시간은 2시간+1시간(시험 제출을 위한 추가 시간)으로 3시간이 주어졌지만 1분도 쉴새가 없이 문제를 풀어야 했습니다.....

 

중고등학교 때 문제들은 상/중/하 난이도가 섞여있고 짧은 문제들이어서 30문제에 1시간이 가능하지만, 이번 시험은 상/중이 다 섞여서 문제마다 계산과정과 결과 도출을 다 보여야 했기 때문에 시간 압박이 상당했습니다. 몇몇 문제는 손으로 풀기에는 계산이 너무 복잡해서 온라인 시험을 치면서 코드를 짜야했습니다. 코드도 짜고, 공학계산기로 계산도 하고, 손으로 답 계산도 하는 대환장 파티 ㅎㅎ

 

솔직히 영국 대학원 첫 시험이라 당황스럽기도 하고 정신이 없었습니다. 그래도 이번에 정신없이 쳤으니 다음에는 정신줄 잡고 잘 풀 수 있기를....